從產業發展的現狀看國內大數據交易的法律問題

04-17

「大數據」是個時髦的概念，大多數人都有所耳聞。但是，國內的大數據交易的現狀究竟如何？這裡面又涉及到什麼樣的法律問題？國內許多同行在討論該問題的時候，容易落入法教義學的窠臼，但無奈國內的數據交易和隱私權的立法過於零散，缺乏體系化，與其進行法教義學的討論，不如結合國內大數據產業的現狀，進行一定的法律分析。遂成此文：

一、交易類型

首先，我們了解一下大數據的交易類型。主要分四種：

第一種是大數據交易所（中心）內的大數據交易。這也是當前建設的主要交易模式，比如，中關村數海大數據交易平台、貴陽大數據交易所、長江大數據交易所、上海數據交易中心等等。（上述四大交易平台的對比詳見表一）

第二種是基於行業數據的大數據交易。交通、金融、電商等行業分類的數據交易起步相對較早，由於領域範圍小，數據流動更方便。

第三種是數據資源企業推動的大數據交易。國內以數據堂、美林數據、愛數據等為代表的數據資源企業漸具市場規模和影響力。區別於政府主導下的大數據交易模式，數據資源企業推動的大數據交易更多的是以盈利為目的，數據變現意願較其他類型交易平台更強烈。

第四種是互聯網企業「派生」出的大數據交易。以百度、騰訊、阿里巴巴等為代表的互聯網企業憑藉其擁有的數據規模優勢和技術優勢在大數據交易領域佔有一席之地，並派生出數據交易平台。

二、當前大數據交易的特點

1.大數據交易平台數量快速增加。數據交易平台不僅能為數據交易行為提供載體，還有利於規範交易行為、促進數據資源整合與流動、降低交易成本。2015年前只有6家交易平台，根據相關數據預測，到2016年底，全國類似的交易平台數量可能達到15到20個。

2.大數據交易變現能力有所提升。隨著數據交易類型的日益豐富、交易環境的不斷優化、交易規模的持續擴大，我國數據變現能力顯著提高。

3.大數據交易整體仍處初級階段。一方面，有關數據交易的國內立法及相關規範匱乏，數據交易環境不成熟；另一方面，數據交易以「粗放式」為主，即以單純的原始數據交易為主，未形成成型的數據採集、加工、分析和應用鏈條，並且數據成交率和成交額不高。

三、涉及的主要法律問題

1.數據分類

從數據源類型來看，主要包括公共數據源、社會數據源、商業數據源和個人數據源等四大類。其中，公共數據資源的開放利用具有重大經濟社會價值潛能，對於大數據產業的發展起著至關重要的作用。但是，國內公共數據資源的開放共享利用及商業化動力不足。而區別於政府主導的公共數據，商業數據源在企業盈利目的的推動下進行交易，數據變現的可能性更大。

2、數據信息隱私保護

由於數據信息往往包含可識別個人身份的信息，具有人身權和財產權的雙重屬性，因此在數據交易中，數據的商業化利用很容易侵犯到公民的個人隱私權。但是，過於強調信息隱私的保護，又會限制數據交易的發展，二者屬於統一矛盾體。如何在開發數據信息商業價值的同時保護個人隱私，不僅需要在兩種價值觀中做出權衡，還依賴立法技術來解決。

目前，我國在該領域的專門立法主要有《全國人民代表大會常務委員會關於加強網路信息保護的決定》、《刑法修正案九》中新增的「出售、提供公民個人信息罪」以及散見於各行政法律規範的規定，呈現出數量少、分布散的特點，落後於外國及港澳台地區的立法進度。

3．數據定價

從交易價格來看，目前交易過程中缺乏對數據定價的統一標準，難以準確衡量數據應有價值，目前主要依據數據的效用和稀缺性來初步進行定價，但如何通過市場自我約束建立數據交易的市場定價機制，仍是非常有挑戰的前沿問題。舉個「栗子」，《貴陽數據交易規範》對數據定價探索出協議定價、拍賣定價、集合競價三種模式。

4．數據責任

不少數據擁有者儘管認識到數據信息的商業價值，但因擔心數據流通環節可能侵犯個人隱私或泄露商業機密,對數據交易有恐懼和迴避的心理。可見，如果能夠明確界定數據供給、中介（彙集、清洗和加工）和需求端等各環節主體的責任，將有利於保證交易的質量與安全，鼓勵數據的流通。

其中，數據中介作為數據市場的關鍵主體，應是相關制度的主要針對對象。具體的舉措可以包括資質認定、信息披露和日常評估等。但目前我國大部分數據交易平台對於建設主體、參與主體等並未制定嚴格的標準要求，市場准入門檻普遍較低。

由於數據交易是個市場行為，還應同時明確政府的市場監管責任，才能形成較完備的責任制度。

四、完善建議

儘管大數據交易在起步階段存在諸多不足，但要克服這些發展問題的方法還是很多的。

1、加快專門立法建設，優化數據交易環境。例如，出台配套的個人信息保護法律法規。近年來，隨著各數據交易平台的建立，數據交易規範和行業約定逐步探索、建立。比如國家事業單位聯合中國聯通、阿里巴巴等企業共同發起的《數據流通行業自律公約（v2.0）》、貴陽數據交易規範等。做到既有事前預防，又有事後追責制度保障。

2.建立數據分類管理模式，將數據區分為敏感數據和一般數據，對敏感數據進行脫敏化處理。這樣既保護了隱私權，又可以繼續對脫敏化處理後的數據開發商業價值，緩解二者矛盾，同時還提高了管理效率。

3、交易權屬方面，施行二元所有權。在大數據交易中，數據作為商品就必然會涉及所有權問題。但其權屬至今都無明確的法律規定。由於數據通常存在記錄者和被記錄者，最好施行二元所有權制。一方面，被記錄者的真實情況產生了信息，被記錄者理所當然可以擁有所有權。另一方面，記錄者對信息的搜集、加工也付出了各種成本，對經其處理而增值的部分，應賦予記錄者所有權，才更利於推動該行業發展。

4.加快數據開放進程，消除信息安全顧慮，促進商業化利用。大數據交易仍然屬於新興行業，大數據相關企業尤其是位於產業鏈最上游的數據源對數據資源的外流存在較大的疑慮。這時就需要公權力發揮帶頭作用，以政府數據開放帶動社會認知的提升，減少對數據不受控制流動等擔憂，促進數據交易的投資，進一步推動大數據交易的發展。

表一

交易平台

交易模式（流程）

交易的數據類型

交易規則、原則

上海數據交易中心

1、成員註冊：註冊申請、協議簽署、賬戶開通、接入聯調；

2、需求對接：單品掛牌、需求發布、交易撮合、訂單生成；

3、數據配送：密封遞價、數據交付、日誌生成；

4、財務清算：賬戶充值、按量結算、按期清算。

1、營銷應用方向，其數據單品主要包括了人口特徵、學識程度等基礎信息推測和瀏覽行為偏好列表、電商購買意向列表、應用使用偏好列表等列表。

2、在徵信應用方面，主要的數據單品方向為身份要素驗證。目前系統主要支持三要素（身份證、姓名、手機）、四要素（身份證、姓名、手機、銀行卡）驗證

規定得較為詳細，除了確立四大數據互聯基本原則即個人數據保護原則、數據互聯行為原則、數據權益保護原則、數據安全防控原則外，每一基本原則又具體列出了數個原則。

貴陽大數據交易所

1、自動成交：當數據買方應約價等於或高於賣方掛牌價時，按照交易所自動撮合成交，成交價為買方應約價格。

2、賣方選擇成交：對於不能自動成交的應約，賣方可選擇能接受的應約與其成交，成交價為買方應約價。

3、數據分拆成交規則：因為數據買方不一定需要全部的數據樣本，這個時候，我們系統將對數據設定拆分原則，系統自動報價，而後自動撮合成功成交。

不是底層數據，而是數據清洗建模F分析後的數據結果。交易品種有30度種，如金融大數據、醫療大數據等。

制定了《貴陽大數據交易所702公約》，並確立了十大標準及規範、八大交易規則，涉及交易內容、交易資格、交易時間、交易品種、交易價格、交易格式、交易融合、交易確權。

長江大數據交易所

暫時未有詳細的規定或交易習慣。

經過脫敏化處理的數據。具體交易類型暫時未有詳細的規定。

正在加快推進位定數據流通標準和服務標準的工作，對交易平台流通的數據、數據產品、數據應用等進行備案，打造為數據流通提供第三方認證的權威機構，確保為國家網路空間安全發揮應有的作用。

中關村數海大數據交易平台

分為在線交易、離線交易、託管交易三種模式，具體流程為：

1、數據上線：

2、數據審核

3、交易實施

4、交易確認

5、數據下線

6、交易結算

原始或經處理後的數字化信息，包括但不限於個人、企事業單位、社會團體等各類主體所持有或擁有的各類數據。規定了禁止交易的數據類型。

規定得較簡單：公開、公平、公正的原則，以及誠實信用和意思自治的原則。